关联规则挖掘以改进朴素贝叶斯

摘要

朴素贝叶斯算法是建立在条件独立性假设上的,但是在实际应用中,类属性条件独立假设并不成立.针对这个问题,结合关联规则方法构造一个改进的朴素贝叶斯分类器.通过挖掘感兴趣的和频繁的项目集,深入研究样本算法中的属性联系.使随后运用朴素贝叶斯方法的各个属性尽量属性独立,达到朴素贝叶斯分类器的要求.实例标签方法改善了朴素贝叶斯的分类性能.